■ 本刊記者 郭濤

我們應該用什么樣的關(guān)鍵詞來回顧和概括2018年人工智能（AI）的發(fā)展？興奮、歡欣鼓舞，還是疑慮甚至有一點點擔心？

人們一會兒擔心AI將使機器占據(jù)主導地位，人類將迎來“世界末日”；一會兒又歌頌AI將創(chuàng)造一個理想的世界，人們不需要再工作。Infor公司AI產(chǎn)品管理總監(jiān)Rick Rider認為，這兩個極端依然只是科學幻想。盡管AI將在2019年得到更廣泛的應用，但主要將集中在概念驗證和測試上。集中試驗是AI全面落地的必要前提，也是一項明智的投資決策。

AI的門檻“高”在哪里？

咨詢公司McKinsey的研究顯示，在營業(yè)收入超過10億美元的企業(yè)中，接近60%至少啟動了AI試驗項目。另 外，F(xiàn)orrester Research預計，未來三年，與AI相關(guān)的軟件產(chǎn)生的收入將增加近兩倍，達到29億美元；到2021年，機器人自動化技術(shù)將代替全球大約430萬人的工作。似乎已經(jīng)沒有什么能夠阻擋AI的腳步 。

雖然擁有顯而易見的優(yōu)勢，但是AI依舊面臨一些嚴峻的挑戰(zhàn)。Infor公司認為，延緩AI落地主要有以下三大因素：

早期成功案例有局限性。許多早期的試驗案例主要圍繞零售和消費應用，而企業(yè)應用發(fā)展一直比較緩慢。這些早期的成功案例仍有局限性，覆蓋面較窄，通常只適用于一家公司、一種產(chǎn)品或小眾領(lǐng)域。人們很難從與自己所在的市場完全不相關(guān)的案例中學習經(jīng)驗。

沒有確定的最佳做法。AI全面落地的另一個障礙是目前缺乏明確的最佳做法。早期采用AI的組織在記錄AI的落地工作時通常只進行簡要概述，出于保護專利的目的故意模糊其辭。在實施AI方面，企業(yè)沒有可以借鑒的詳細操作經(jīng)驗，需要自行研究。這給企業(yè)的AI實踐增加了難度。

未知的財務影響。對AI的財務影響知之甚少是又一個尚未解決的問題。截至目前，媒體報道的成功應用通常集中在技術(shù)領(lǐng)域，而且是由IT團隊主導的，而不是需要解決特定的市場問題或達成量化目標的業(yè)務經(jīng)理。這種以技術(shù)為中心的方法雖有其自身的價值，但也存在局限性，例如缺乏支持企業(yè)用例或投資回報率（ROI）的數(shù)據(jù)等。

AI在企業(yè)應用中落地的門檻究竟“高”在哪？

Rick Rider表示，AI在企業(yè)應用中落地，最迫切需要解決的是認識和信任問題。為了讓企業(yè)相信AI技術(shù)可以擴大業(yè)務場景，優(yōu)化決策，就需要了解這項技術(shù)實際是如何發(fā)揮作用的。其中，最關(guān)鍵的是要找到指導企業(yè)完成這一過程的技術(shù)，而且不會因為嵌入式代碼或虛假的AI規(guī)則引擎讓AI的落地更加復雜化。歸根到底，這是一個高等數(shù)學問題，即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律并且告知用戶。

另外，還要讓客戶明白，他們并不一定需要更多的IT基礎架構(gòu)，而要更加關(guān)注創(chuàng)造性思維。同時，向云遷移需要解決一些基礎架構(gòu)方面的問題。因此，開始這類項目的前提是讓客戶轉(zhuǎn)向托管服務。

從“實驗”到“實用”

AI應用的落地一定要與行業(yè)，以及特定的應用場景相結(jié)合。Rick Rider指出，在利潤方面具有顯著優(yōu)勢（要求不斷尋找實現(xiàn)差異化的方法）的行業(yè)，或者具有大量與流程相關(guān)的數(shù)據(jù)的行業(yè)將最先應用AI。

比如，在制造業(yè)，考慮到物聯(lián)網(wǎng)的快速興起，以及用戶很難搞清楚其中含義的大量數(shù)據(jù)涌現(xiàn)，AI將在發(fā)現(xiàn)洞察方面發(fā)揮顯著優(yōu)勢。又比如在零售等行業(yè)，電子商務的迅速發(fā)展導致競爭愈演愈烈，企業(yè)用戶可以使用自己的數(shù)據(jù)作為差異化的因素，實現(xiàn)更高的自動化并獲得更多深刻的洞察。企業(yè)用戶可以憑借“數(shù)據(jù)+智能”找到能夠創(chuàng)造更多價值的新模式，例如設定產(chǎn)品零售價、預測缺貨情況等。

Rick Rider表示，企業(yè)如果想在2019年更有效地推動AI落地，需要收集可用于提出大規(guī)模實施建議和獲得利益相關(guān)者（尤其是財務部門）支持的量化數(shù)據(jù)。通過AI應用試驗，企業(yè)用戶可以進一步明確，在提高生產(chǎn)力、減少浪費、刺激客戶消費和創(chuàng)造新收入等方面哪些措施是行之有效的，哪些是無效的，以及對利潤的影響等。通過收益隨時間的增長，可以證明成本的必要性和合理性。

除了考慮ROI因素以外，詳細的試驗案例記錄可以為后期擴展AI應用提供可擴展的框架，從而幫助企業(yè)加快未來全面落地AI的速度。創(chuàng)新型解決方案提供商可以幫助客戶快速啟動試驗項目，采用的方法包括發(fā)現(xiàn)決策工具、培訓服務、流程自動化和內(nèi)置智能工作流程等?！笆褂眠m當?shù)墓ぞ?，可以將AI應用的探索過程縮短至兩個月?！盧ick Rider表示。

現(xiàn)在，我們更多地看到是一些做數(shù)據(jù)中心基礎架構(gòu)或IaaS平臺的廠商，將AI作為一種新的能力嵌入其基礎架構(gòu)平臺中。那么，AI又是如何與行業(yè)應用軟件相結(jié)合的呢？

“AI是一項基礎技術(shù)，將在所有行業(yè)、產(chǎn)品和用例中得到廣泛應用。相比只適用于某個行業(yè)中、某個用例的產(chǎn)品，為什么不開發(fā)一種適用于所有企業(yè)用戶，讓所有業(yè)務部門都能利用AI而獲益的解決方案呢？”Rick Rider話鋒一轉(zhuǎn)，“用戶必須謹慎采用嵌入式AI。根據(jù)我們的經(jīng)驗，幾乎不可能重復使用一種AI技術(shù)，因為不同客戶的數(shù)據(jù)模式千差萬別。然而，通用平臺應提供一個模板，讓客戶可以根據(jù)自己的準確需求和數(shù)據(jù)調(diào)整AI。Infor的Coleman AI Platform就是這樣一個平臺?！?/p>

AI可能會讓你徹底改變

毫無疑問，AI將徹底改變用戶的體驗。有朝一日，AI可能會讓你徹底改變使用網(wǎng)頁瀏覽器的正常工作習慣，轉(zhuǎn)而以全新的方式，與系統(tǒng)和數(shù)據(jù)進行交互，而且基本不需要額外培訓。另外，AI還可以讓用戶更加關(guān)注如何獲取和利用更多業(yè)務數(shù)據(jù)，而不僅僅是關(guān)注功能本身。它會讓ERP根據(jù)API“以服務為導向”，將數(shù)據(jù)用于優(yōu)化業(yè)務，而不是迫使用戶依靠難以隨時間升級的標準化流程。

AI將進入每個角落。Gartner指出，2019年，AI將真正與人類生活交織在一起，AI助手將得到快速普及。人們可以通過AI助手安排工作計劃，還可以進行購物、點餐、預定差旅，甚至實現(xiàn)自動駕駛。在企業(yè)應用中，AI助手可以提高辦公效率。

Infor最新推出的Coleman數(shù)字助手將于2019年春季上市，它能夠快速查找數(shù)據(jù)，自動完成重復性工作，優(yōu)化工作流程，幫助員工提高工作效率，并顯著節(jié)省組織成本。Coleman是一個十分“聰明”的助手，它可以“聽懂”人的命令，簡化操作。該產(chǎn)品旨在通過實現(xiàn)Infor CloudSuite的自然語言可擴展性和可訪問性，最大程度地發(fā)揮人類工作潛力。從用戶的角度來看，Infor Coleman數(shù)字助手可以讓工作變得更有趣、更高效。

隨著技術(shù)的進步，廠商基于云技術(shù)開發(fā)出的一系列平臺，將有效縮小企業(yè)之間的技能差距，進一步推動AI技術(shù)和企業(yè)級軟件之間的融合，從而加速AI在企業(yè)級應用中的落地。

德勤預計，到2020年，全球約87%的用戶的AI能力將主要來自于融入了AI技術(shù)的企業(yè)級軟件。Infor認為，2019年，AI將在企業(yè)和組織內(nèi)部逐步接受測試，以驗證其真正的價值，一旦有具體指標證明其價值，預計AI將在2020年得到更廣泛的實施。

舉例來說，2019年醫(yī)療機構(gòu)將開始小規(guī)模實施AI，以安全的方式測試流程，為2020年在企業(yè)范圍內(nèi)的全面應用AI做好準備。

談到未來AI將帶來的顯著改變，Rick Rider總結(jié)了以下三點：使用傳統(tǒng)Web系統(tǒng)和盯著屏幕工作的用戶會減少；客戶逐漸將他們的數(shù)據(jù)視為潛在的關(guān)鍵差異化資源；企業(yè)用戶（而不是數(shù)據(jù)科學家）將能夠使用和理解AI技術(shù)，擁有更多元化、更有創(chuàng)造力的用戶體驗。